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  • Programming Basics

编程基础课程

编程基础课程可以帮助您学习变量、控制结构、数据类型和函数等基本概念。您还可以掌握解决问题、调试和编写简洁高效代码的技能。许多课程都会介绍一些工具,如用于版本控制的 Git、Visual Studio Code 等集成开发环境 (IDE) 以及 Python 或 JavaScript 等编程语言,这些都是网络开发和软件工程中常用的工具。


热门编程基础课程和认证


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    I

    IBM

    使用 Python 进行机器学习

    您将获得的技能: 回归分析, 预测建模, 模型评估, 逻辑回归, 降维, Scikit-learn (机器学习库), Python 程序设计, 机器学习, 应用机器学习, 功能工程, 分类算法, 监督学习, 决策树学习, 无监督学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.8万 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    A

    Amazon

    Introduction to Software Development

    您将获得的技能: Software Development Life Cycle, Object Oriented Programming (OOP), Java Programming, Java, Program Development, Software Development, Development Environment, Integrated Development Environments, Computer Programming, Software Engineering, Programming Principles

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    352 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Packt

    Foundations of AI, LLMs, and Development Environments

    您将获得的技能: OpenAI API, Generative Model Architectures, Hugging Face, Programming Principles, Computer Programming, Software Installation

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Stanford University

    密码学 I

    您将获得的技能: 安全 Code, Encryption, Algorithm, 计算思维, 网络安全, Authentication, 密码学, 数据加密标准, 高级加密标准(AES), 公钥加密标准(PKCS), 数据完整性, 关键管理

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    4466 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    使用 R 进行数据分析

    您将获得的技能: 回归分析, 同行评审, 统计假设检验, 探索性数据分析, 贝叶斯统计, R 语言程序设计(中文版), 抽样(统计), 数据分析, R(软件), 概率分布, 统计, 统计方法, 统计推理, 统计报告, 统计建模, 数据可视化, 数据分析软件, 概率, 统计分析, 概率与统计

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    7619 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    新
    E

    Edureka

    Building RAG and MCP Servers with Claude

    您将获得的技能: Retrieval-Augmented Generation, Model Context Protocol, Agentic Workflows, AI Orchestration, Generative AI Agents, Anthropic Claude, Prompt Engineering, Tool Calling, Generative AI, Automation, Scalability, Application Programming Interface (API), Servers, Python Programming

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California San Diego

    生物信息学

    您将获得的技能: 数据预处理, 分子生物学, 数据分析, Algorithm, 微生物学, 降维, 生物化学, 生物信息学, Python 程序设计, 传染病, 生命科学, 网络分析, 分类算法, 马尔可夫模型, 应用机器学习, 生物技术, 生物学, 统计分析, 数据挖掘, 无监督学习

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    1273 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Washington

    机器学习基础:案例研究法

    您将获得的技能: 回归分析, 预测建模, 模型评估, 数据预处理, 计算机视觉, 文本挖掘, 自然语言处理, Python 程序设计, 机器学习, 深度学习, 功能工程, 人工智能, 应用机器学习, 分类算法, 无监督学习, 应用程序开发, 图像分析, 监督学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Packt

    Data Structures in JavaScript

    您将获得的技能: JSON, Data Structures, Javascript, Application Programming Interface (API), Computer Programming, Object Oriented Programming (OOP), Debugging

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California San Diego

    大数据

    您将获得的技能: 回归分析, 探索性数据分析, 图论, 模型评估, 数据预处理, 数据处理, 大数据, 数据管道, 数据展示, MongoDB, 数据库设计, 数据建模, Apache Hadoop, Apache Spark, 数据整合, 应用机器学习, 分类算法, 可扩展性, 数据管理, Data Management, 数据挖掘

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1.4万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    P

    Packt

    Interactive UI/UX Components and Advanced JavaScript

    您将获得的技能: Responsive Web Design, HTML and CSS, Event-Driven Programming, UI Components, Javascript, Interactive Design, Animations, Application Programming Interface (API), User Interface and User Experience (UI/UX) Design, Real Time Data, Data Persistence

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    IBM Front-End Developer

    您将获得的技能: Bootstrap (Front-End Framework), Software Development Life Cycle, Cloud-Native Computing, Software Architecture, Browser Compatibility, User Centered Design, React Redux, CI/CD, Cloud Applications, Responsive Web Design, Cloud Development, NoSQL, Git (Version Control System), GitHub, Webpack, Application Development, MongoDB, HTML and CSS, Hypertext Markup Language (HTML), Engineering Software

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    8030 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 programming basics 课程

  • 使用 Python 进行机器学习: IBM
  • Introduction to Software Development: Amazon
  • Foundations of AI, LLMs, and Development Environments: Packt
  • 密码学 I: Stanford University
  • 使用 R 进行数据分析: Duke University
  • Building RAG and MCP Servers with Claude: Edureka
  • 生物信息学: University of California San Diego
  • 机器学习基础:案例研究法: University of Washington
  • Data Structures in JavaScript: Packt
  • 大数据: University of California San Diego

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